数据质量分析与控制

数据管控规范标准[详]

1数据管理架构 1.1数据管理平台功能蓝图数据管理就是对交易中心现有的业务支撑系统的数据进行统一的数据管理、质量管控、并且通过标准的共享模式，实现核心数据统一存储，维护和使用的问题，提升交易中心现有数据的安全存储和高效使用等能力，并更加深入地进行数据挖掘等工作，为中心创造更多的价值。未来的数据管理平台将对中心现有系统的数据进行统一的数据的整合、数据的管控，并运用数据进行统一的服务管控来提升服务共享的水平，为中心的服务提供全方面的数据支撑。数据管理平台的功能蓝图如图所示： ●数据整合域，是对现有业务系统的数据进行采集和清洗转换，并对采集过程中的数据进行质量检测，来确保整合数据的准确性和可靠性。 ●数据管控域，对采集到数据按照其不同的属性进行分类存储管控，对数据的质量、数据的安全以及信息的生命周期进行统一的管理，并对数据在使用过程的各种信息进行统计分析。 ●服务共享域，利用数据管理平台已有的数据资源，进行自定义的数据服务配置，定制出符合要求的服务，进行相关服务流程的编排，通过数据中心将服务进行发布。

●服务管理域，主要是对提供的服务进行管理，包括服务应用的管理，服务流程的管理以及服务监控。 1.2数据集成数据整合就是将离散于各个业务系统中的数据进行集中化。数据整合阶段主要分为以下三个步骤执行： ●数据类型识别根据业务使用情况分析目前各个系统中的数据实体，其中哪些是主数据，哪些是非主数据但需要共享的数据，哪些是私有数据。数据类型会作为制定同步规则和清洗规则的重要依据。 ●数据同步规则确定分析采集的各种数据需要达到的同步频率，从实时、准实时到天、月不等，针对不同的同步频率需求结合每次同步的数据量来选择同步方式，ETL（抽取-转化-加载）和ESB（企业服务总线）分别适用于不同场景。ETL本身也有多种具体的技术手段来实现各种情况下的同步，如Hotplug、全表对比、时间戳等。在这里，将根据不同的数据类别和数据使用频度和需求频度等情况，制定出相应的数据同步的机制，采用实时数据整合和批量数据整合两种方式进行数据的整合。 ●数据清洗规则确定在进行数据整合过程中，由于不同系统中可能重复出现的数据，以及数据本身的缺失和错误等问题，为了避免由于不同系统中相同数据由于编码规则、格式之间的差异，在清洗过程中需要制定统一的数据清洗规则，对数据进行清洗和转换，确保数据管理平台中的数据能够保持一致性。同时，在数据清洗的过程中，需要对采集数据的质量以及清洗后数据的质量进行检测。其中，在数据采集过程中，对采集的数据进行整合，确保采集的数据都能满足质量要求，能够通过正确的清洗和转换；对于转换完成的数据，通过再次的检测，保证转换数据的一致性和正确性，从而确保数据的准确行和权威性。

主要原材料质量控制措施

主要原材料质量控制措施主要原材料为:钢管、法兰、管件和涂料。 1、物资部在原材料的购买上选择的是经过评定的合格供货商。 2、检验员收到报验单后，确定需依据的检验标准后进行检验，并将进料厂家、品名、规格、数量、日期等，填入检验记录表内。 3、钢管： 3.1、对钢管的检验应以同一规格、同一材质、同一批数量按5%进行抽检，若抽检出不合格品应加大抽检数量。 3.2、首先对钢管的外观进行目测检验，表面应无裂纹、结疤、夹渣、断焊、凹凸不平、油污等缺陷。 3.3、根据来料种类、材质不同，依据检验标准对钢管的规格、壁厚、外径进行测量，在标准范围内。 4、法兰： 4.1、法兰应以同一厂别、同规格、同一进厂时间为一验收批，按10%的比例抽检，但不低于10片，抽检出不合格片应加大抽检数量。 4.2、首先对法兰的外观进行目测检验，表面应无裂纹、划伤等缺陷。 4.3、根据来料规格对法兰外径、内径、孔中心距、螺栓孔直径、厚度进行测量在标准范围内。 5、管件： 5.1、管件为全检。 5.2、首先对管件的外观进行目测检验，表面应光滑无氧化皮，不得有深度大于公称壁厚的5%且最大深度不得大于0.8mm的结疤、折迭、轧折、离层等缺陷。 5.3、检查管件的规格、外径、壁厚、角度是否在公差范围内。

6、涂料： 6.1、涂料应以同一厂别、同一编号、同一进厂时间为一验收批，按50袋或箱为一验收批，从中抽取2袋或箱取样。 6.2、选取标准的样块和直管为试件，喷砂除锈，用氧气或随炉加热，按涂料的涂覆温度进行涂覆。 6.3、试件冷却后，对试件进行各项目的检验。 7、检验完成后，判定合格即将进料加以标识“合格”，填写检验报告记录单及检验情况，并通知仓库保管员办理入库。 8、判定不合格即将进料加以标识“不合格”，填写检验报告记录单及检验情况，并立即将检验情况通知仓库保管员及物资部。 9、仓库保管员在接到检验部门出具的验证合格报告单后方可发料。否则因发料出现的失误由材料员负责。 10、回馈进料检验情况，并将进料质量情况及检验处理情况汇总报与有关部门。

银行监管统计数据质量管理良好标准(DOC版)

银行监管统计数据质量管理良好标准（试行DOC版）本标准适用范围为根据《银行业监管统计管理暂行办法》(2004年第6号主席令)开展监管统计工作的全部银行业金融机构（下文简称“银行”）。标准的总体框架包含5方面要素，分别为：组织机构及人员，制度建设，系统保障和数据标准，数据质量的监控、检查与评价，数据的报送、应用和存储。5方面要素下共有15项原则，每项原则下有若干具体标准，共61条标准。（一）组织机构及人员原则1 组织领导银行董事会和高级管理层高度重视并积极推动本行数据质量管理和监管统计工作，明确政策和目标，建立机制和流程，落实各环节责任。具体标准： 1.1银行董事会制定明确的政策，将本行数据质量管理纳入内控合规体系和战略规划之中，并定期对其有效性和执行情况进行评估。 1.2银行高级管理层确立数据质量管理的目标，建立机制和流程，明确职权和责任，定期对本行数据质量管理水平进行评估，并有效落实数据质量问责制。

1.3银行法定代表人或主要负责人对本行监管统计数据的真实性负责，亲自或委派领导班子成员（以下简称“主管领导”）组织领导监管统计工作，对制度性变革等重大监管统计事项能够及时研究部署，在资源调配方面予以充分支持和保障。原则2 归口管理银行对监管统计工作实行统一管理、分级负责的管理体制，确定归口管理部门组织管理本机构的监管统计工作。具体标准： 2.1银行总行确定监管统计归口管理部门，授权其负责全行监管统计领导、组织、协调和管理工作。 2.2总行归口管理部门根据授权负责制定全行监管统计工作制度和流程，提出监管统计数据质量管理措施，协调和督促其他相关业务部门，共同做好监管统计工作，定期检查并发现监管统计数据质量存在的问题，提出合理化建议，向主管领导报告。 2.3银行各级分支机构确定相应的归口管理部门，负责本级机构监管统计工作，在总行归口管理部门统一领导下，有效履行监管统计相关职责。原则3 岗位设置银行在监管统计归口管理部门和其他相关业务部门设立相应的监管统计岗位，岗位职责明确，并配备能满足岗位履职所需的资源。具体标准： 3.1银行在监管统计归口管理部门设立与本行业务规模和复

空间数据质量特性与质量控制.

空间数据质量特性与质量控制范志坚1，2,方源敏1,汪虹2 (1.昆明理工大学国土资源工程学院昆明 650093;2.云南省基础地理信息中心昆明 650034) 摘要：本文主要讨论空间数据质量特性、质量控制所涉及的内容。结合笔者最近从事空间数据库建库的具体实践和工作体会，探讨从位置精度、属性精度、时间精度、数据完整性和逻辑一致性等方面对数据质量进行全面控制，最终建成一个质量可靠的空间数据库。关键词：地理信息系统；空间数据库；空间数据；质量特性；质量控制 Quality characteristic and Quality control of Spatial data Fan Zhi-jian1，2，Fang Yuan-min1，Wang-Hong2 (1.Faculty of Land Resources Engineering，Kunming University of Science and Technology，Kunming 650093，China；2.Yunnan Provincial Geomatics center，Kunming 650034，China) Abstract：This paper mainly talks over contents which are involved with quality characteristic and quality control of spatial data．Integrating with concrete practice and work experience which the writer has recently been engaged in establishing spatial database,a very comprehensive control of data quality should be discussed from aspects of positional accuracy、attribute accuracy、temporal accuracy、data compression、as well as logic conformance and so on．Finally，a dependable spatial database should be set up． Key words：GIS；spatial database；spatial data；quality characteristic；quality control 0 引言空间数据库是随着地理信息系统(GIS)的开发和应用而发展起来的数据库新技术，它是地理信息系统的重要组成部份，是地理信息系统应用部份的前题和基础。空间数据库为此建立了如实体、关系、数据独立性、完整性、数据操作、资源共享等一系列基本概念。以空间数据存储和操作为对象的空间数据库，把被管理的数据从一维推向了二维、三维甚至更高维。空间数据库是一种应用于空间数据处理与信息分析领域的具有工程性质的数据库，它所管理的对象主要是空间实体。在空间数据库中，空间数据质量的好坏，直接影响到空间数据库的经济效益和社会效益。要得到高质量的空间数据，最重要的是在空间数据生产和使用过程中进行质量管理和质量控制。通过质量管理和质量控制，可以分析影响产品质量的原因，进而提高空间数据的质量。空间数据的质量是空间数据库生存和发展的保障，缺少质量指标的空间数据将无法得到用户的信任，且直接影响到地理信息系统应用、分析、决策的正确性和可靠性。由此可知，空间数据质量是空间数据库的生

工地原材料及施工质量试验检测方面控制要点

工地原材料及施工质量试验检测方面控制要点各位领导、各位同仁，大家好：很高兴能够和大家共同参加**高速公路建设，也感谢管理处领导提供这次和大家共同交流的机会、平台。下面结合本项目的工程建设情况，我从试验检测角度，分两个方面谈谈关于工地原材料及施工质量控制的认识和要点，不妥之处希望大家指正。一、原材料质量控制 1、料源选定与报批：用于永久性工程的原材料料源考察、选用，原则上由施工单位初选，中心试验室视情况会同驻地办进行现场考察确定，必要时（尤其重要原材料）由管理处甚至邀请专家参与确定。原则：原材料的质量指标必须满足现行业规范和建设项目的相关指标要求；应充分考虑能否满足工程正常使用的需要储量；均需通过审批复后，方可用于工程建设。 2、进场验收：一般原材料（地材:砂、碎石、石灰等）进场验收，一般由施工单位把关；重要原材料(钢筋、型材、水泥、外加剂、预应力材料、隧道防排水材料等) 进场验收，一般由施工单位会同驻地办试验监理工程师把关，同时通知中心试验室，中心试验室视情况共同参与或随后安排抽检。重要原材料：生产厂家是否为批复厂家；质量证明材料是否与实际进场材料相一致（包装、标识、颜色、外形尺寸等）；对混凝土外加剂必要时可进行试拌，通过与配合比设计时或原留样进行比较，主要检查减水性能和与水泥适应性能。 3、存放管理：按照规范及项目文明工地施工等相关要求执行。按不同厂家、不同规格堆放并标识清楚，同时要有防护措施。

水泥不同厂家、不同强度等级的混放，防潮、防雨淋和浸泡措施不到位，外加剂（尤其已分装）不同厂家、不同型号的混放等不但会给施工管理造成难度，更可能会造成混凝土结构的质量隐患。钢材等其它材料的存放管理也基本相同。 4、巡查抽检：对原材料质量巡查的目的是：通过巡查，及时并杜绝不合格材料用于工程实体，对目测质量有怀疑的可暂停使用并及时检测判定，避免造成工程隐患或报废返工。巡查的内容包含：是否为批复材料、以及材料进场验收的相关项目、存放是否符合要求。重点是：砂、碎石：颜色是否变化；是否含有泥块、树根等杂物；砂的粗细程度（细度模数）；碎石中风化石、山皮石含量、针片状含量、石粉含量、超粒径颗粒含量；分仓堆放是否有串料现象等。水泥：是否为批复厂家；散装的必须根据拌和站拌合的混凝土配合比所用水泥厂家尤其强度等级的不同分罐储存，坚决不得混装，应采用专用罐存贮；袋装的按不同厂家、品种、强度等级、批次分别堆放，并采取防潮、防雨措施；存放3月时重新取样检测。混凝土外加剂：是否为批复厂家；存放是否有不同厂家、不同型号混放现象；是否采取防潮、防雨措施。钢筋：是否为批复厂家；钢筋锈蚀情况；同一厂家（分厂）同一规格的打包方式（有钢带、有8个盘条）、热扎带肋钢筋上的标识、铭牌是否相同；同一捆的外形尺寸差异（纵、横肋）；最好取样检测单位质量是否满足国标允许范围（允许偏差）；堆放是否有支垫和防雨措施等。预应力钢绞线、锚具、夹片：包装、标志是否完好；是否有污染、有锈蚀情况；是否为批复厂家；表面是否有缩颈、毛

2017年质量管理体系数据分析报告

2017年质量管理体系数据分析报告一、综合概述 2017年集团发展稳中求胜，在建项目管理体系均正常运行，过程均在受控状态。项目的管理、收益、声誉得到改善，提高了公司的市场竞争力。通过对施工过程控制，体现了质量、环境、职业健康安全管理的有效性，使一些管理瑕疵和产品瑕疵得到改进和改正。对体系运行的适宜性和有效性提供了支撑，使企业赢得了良好地信誉和效益。二、数据分析范围本年度数据分析范围包括所有在建项目和集团体系覆盖范围的管理控制、运行过程有关的信息范围，对数据的收取采取了调查、交谈、现场采集记录等方式。对体系覆盖的绩效、监视结果、资源配置情况等相关数据进行了评价。三、数据分析过程数据采集监控点放在施工组织设计、工期进度、施工过程、产品质量抽样等关键点上。得出了施工组织的策划率、进度偏差、工序检查合格率、分部分项合格率、强度合格率、不合格纠正预防控制率等数据。分析得出了企业项目管理的实用信息，产品的符合性及其趋势。 1、施工组织设计施工的组织设计采取项目经理组织项目编制，分公司技术负责人审核批准后报集团总工程师审批的控制流程。检查项目的施工组织设计编制率100%，审批率100%。建筑产品从管理源头上得到了有效

控制，重难点专项施工方案项目组织专家进行评审。施工组织设计得到业主、监理审批并备案。 2、施工进度项目的施工进度与合同工期比较都有拖延，拖延率达100%。其中原因各不相同。有业主征地滞后拖延工期、有气候（雨、雪）原因拖延工期、有业主设计优化更改设计造成工期拖延、有工程款支付不到位停工（待工）造成工期拖延、有甲供材料不及时停工待料造成工期滞后。这些原因都普遍存在各个项目上，工期的拖延采取的措施包括：协商业主让步延后工期、按照合同条款索赔工期、缩短关键线路工序的施工持续时间满足工期要求。针对工期滞后的普遍性，检查组对工期的处置进行了审查跟踪，发现一些不利项目的趋势：（1）、提出的索赔事实与索赔证据衔接不紧，有代沟，容易遭到业主的反索赔。（2）、协商的手段和方式粗暴，一度追求目标得到赔偿，忽略协商的知识、技巧、逻辑思维、时机动机，索赔的赔偿率不高。（3）、管理上存在超前意识不强，对一些可以预测估计的气象、地质、技术的应急、物质、机械、资金储备不足。 3、施工过程针对公司的经营范围，公司的技术性密集、劳动力密集的特点。一些特殊的施工过程控制存在瑕疵，对管理提出了较大要求。我们跟踪检查发现回访工程中对于填充墙体裂缝、卫生间，

建筑材料质量控制..

建筑材料质量控制建筑材料（含构、配件，以下均同）质量控制是建筑工程质量控制中的非常重要的一项内容。做好了建筑材料质量控制，从而在源头上首先保证了工程质量。作为建筑工程施工监理方，自始至终应重视建筑材料的质量控制工作，把对建筑材料质量的检查、验收工作贯穿在整个施工阶段。坚决杜绝不合格材料用于工程中。根据本人几年来从事施工监理的体会，做好建筑材料的质量控制，首先需要做好以下几项工作： 1、认真审阅设计文件（合施工图、施工图所载明的标准图集、施工图会审纪要、设计变更联系单、建筑节能工程计算书等），切实掌握设计文件对工程所用的材料要求：包括型号、品种、规格、数量、有关技术要求等。 2、在了解设计文件对材料要求的基础上，应列表对材料进行书面汇总。汇总内容除应包含型号、品种、规格、数量、有关技术要求等内容外，还应初步列出进场的时间段（含复试时间段）（当时间段确实不能列出时，可以注明在某一工序施工前后）。 3、对工程要用的每项主要材料如钢筋、型钢、水泥、烧结多孔砖、粉煤灰砖，砌块、防水卷材、保温板、保温棉、保温砂浆、网格布、门、窗等的数量，应做到胸中有数。如何做到胸中有数呢，尽可能根据设计文件、施工专项方案或产品使用说明书，计算出各种材料的数量，当每一项材料计算确有困难度时，可以从标书、工程量清单、材料预算书、钢筋配料单中来掌握材料数量。 4、进场的工程材料不尽要符合设计文件，国家有关标准的要求，还要检查进场的材料是否符合业主在招标文件、材料清单和施工合同中提出的品牌要求（含规格、型号等）。 5、切实认真做好进场材料外观质量的检查工作。如钢筋是否有混批，其表面锈蚀程度、端头是否有分层痕迹等。焊条是否受潮，袋装水泥是否受潮结块，高强螺栓连接副是否配套齐全，H型钢柱、钢梁是否有局部变形。翼羽板、腹板的厚度是否符合要求，摩擦面是否按规定进行处理等。如外观质量不合格，则材料应作退场处理。 6、仔细核查进场材料的质保书（主要为合格证、厂方检测报告、厂方委托

银行监管统计数据质量管理良好标准试行银监发

银行监管统计数据质量管理良好标准试行银监发 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#

附件一：银行监管统计数据质量管理良好标准（试行）本标准适用范围为根据《银行业监管统计管理暂行办法》(2004年第6号主席令)开展监管统计工作的全部银行业金融机构（下文简称“银行”）。标准的总体框架包含5方面要素，分别为：组织机构及人员，制度建设，系统保障和数据标准，数据质量的监控、检查与评价，数据的报送、应用和存储。5方面要素下共有15项原则，每项原则下有若干具体标准，共61条标准。（一）组织机构及人员原则1 组织领导银行董事会和高级管理层高度重视并积极推动本行数据质量管理和监管统计工作，明确政策和目标，建立机制和流程，落实各环节责任。具体标准：银行董事会制定明确的政策，将本行数据质量管理纳入内控合规体系和战略规划之中，并定期对其有效性和执行情况进行评估。

银行高级管理层确立数据质量管理的目标，建立机制和流程，明确职权和责任，定期对本行数据质量管理水平进行评估，并有效落实数据质量问责制。银行法定代表人或主要负责人对本行监管统计数据的真实性负责，亲自或委派领导班子成员（以下简称“主管领导”）组织领导监管统计工作，对制度性变革等重大监管统计事项能够及时研究部署，在资源调配方面予以充分支持和保障。原则2 归口管理银行对监管统计工作实行统一管理、分级负责的管理体制，确定归口管理部门组织管理本机构的监管统计工作。具体标准：银行总行确定监管统计归口管理部门，授权其负责全行监管统计领导、组织、协调和管理工作。总行归口管理部门根据授权负责制定全行监管统计工作制度和流程，提出监管统计数据质量管理措施，协调和督促其他相关业务部门，共同做好监管统计工作，定期检查并发现监管统计数据质量存在的问题，提出合理化建议，向主管领导报告。银行各级分支机构确定相应的归口管理部门，负责本级机构监管统计工作，在总行归口管理部门统一领导下，有效履行监管统计相关职责。原则3 岗位设置

装饰装修工程主要材料质量控制措施

装饰装修工程主要材料质量控制措施（1）主要质量控制材料： 1）乳胶漆、胶。 2）石材、地毯（甲供）、玻璃、墙纸。 3）龙骨料、石膏板、夹板、砂、水泥。 4）水、电、空调相关材料。（2）对材料品质的控制措施：好的设计，配合专业精细的施工，才能达到最佳的效果，而材料的选择也非常重要。因此，要选定符合设计要求的和业主招标要求的每一种材料及配件。 1）材料样板制度：我司对设计师与业主指定的装饰材料品牌及样板或合适的供应商，采取从专业生产厂家采购样板回来，并把实物样板送给监理工程师和业主鉴定。达到设计要求并进行书面确认后，直接从厂家按样板品牌、规格定购，供现场使用。 2）材料供应需求制度： ①材料需求流程：材料品质保证体系流程图 ②材料需用计划：根据本装修工程项目的设计文件、施工图纸，以及我司的施工方案、施工措施编制而成，反映该工程项目实体的各种材料的品种、规格、数量和时间要求，详见材料需求表。 ③材料来源计划：根据招标技术要求及业主推荐品牌选择材料来源，从公司潜在供应商中挑选合格供应商，如直接进口或国内采购，专业厂家定购，市场采购等。 ④材料申请（采购）计划：申请（采购）计划是根据供应计划编制的，反映我司须从外部获得材料的数量，是进行采购、订货的依据。

3）材料验收制度：本工程中所有材料，包括多种原材料、半成品及成品材料，必须先将生产厂家简介，材料技术资料和试验数据及材料样品，实地试验结果等各种技术指标报请业主和监理工程师审批。凡是资料不齐全或未经批准的材料，一律不准进入施工现场。用量大而对质量又至关重要的原材料，虽具备各种上报资料，但仍须对生产厂家的生产工艺、质量控制的检测手段进行实地调查。原材料的质量控制，除资料报批以按品牌厂家定购，生产过程跟进、对生产用原材料的控制、对生产工艺流程的控制、出厂验收、样板确认、现场验收。及对生产厂家实地考察外，对材料在使用前的复检都要严格执行。在进材料过程中，材料根据样板及有关技术指标对进货材料进行严格验收，杜绝不合要求的材料进入现场。 4）材料保管制度：对购入的材料和成品，设置专门的仓库由专人保管、发放、需要防水、防污的材料按要分类堆放，妥善保管。 ①石材料堆放，要用枕木放于地上，小心碰角。 ②夹板、石膏板堆放，要架高地面，用以防水、防潮。 ③制作一些木箱，用于存放呈圆球等形状的小单件物品。 ④制作一定的货架，用于存放规格繁多的小件物品，以易于寻找。在仓库中存储的各种材料必须加强保管理和维护。针对不同的材料，采取相应的存储措施，如分别考虑温度湿度、防尘、通风等因素，并采取防潮、防锈、防腐、防火、防霉等一系列措施，保护不同材料，避免材料损坏。仓库管理要有严密的制度，定期组织检查和维护，发现问题，及时处理，并要注意仓库保安、防火工作。油漆等易燃易爆产品尽量减少库存，并要单独分开存放。 ⑤尽量利用专业工厂加工半成品，提高专业水平、减少现场制作量，能够在专业工厂加工成半成品或成品的物件尽量要专业厂家定做，在加工过程中由专业工程师进行监控。精品文档word文档可以编辑！谢谢下载！

数据管控规范

1数据管理架构 1.1 数据管理平台功能蓝图数据管理就是对交易中心现有的业务支撑系统的数据进行统一的数据管理、质量管控、并且通过标准的共享模式，实现核心数据统一存储，维护和使用的问题，提升交易中心现有数据的安全存储和高效使用等能力，并更加深入地进行数据挖掘等工作，为中心创造更多的价值。未来的数据管理平台将对中心现有系统的数据进行统一的数据的整合、数据的管控，并运用数据进行统一的服务管控来提升服务共享的水平，为中心的服务提供全方面的数据支撑。数据管理平台的功能蓝图如图所示： ●数据整合域，是对现有业务系统的数据进行采集和清洗转换，并对采集过程中的数据进行质量检测，来确保整合数据的准确性和可靠性。 ●数据管控域，对采集到数据按照其不同的属性进行分类存储管控，对数据的质量、数据的安全以及信息的生命周期进行统一的管理，并对数据在使用过程的各种信息进行统计分析。 ●服务共享域，利用数据管理平台已有的数据资源，进行自定义的数据服务配置，定制出符合要求的服务，进行相关服务流程的编排，通过数据中心将服务进行发布。

●服务管理域，主要是对提供的服务进行管理，包括服务应用的管理，服务流程的管理以及服务监控。 1.2 数据集成数据整合就是将离散于各个业务系统中的数据进行集中化。数据整合阶段主要分为以下三个步骤执行： ●数据类型识别根据业务使用情况分析目前各个系统中的数据实体，其中哪些是主数据，哪些是非主数据但需要共享的数据，哪些是私有数据。数据类型会作为制定同步规则和清洗规则的重要依据。 ●数据同步规则确定分析采集的各种数据需要达到的同步频率，从实时、准实时到天、月不等，针对不同的同步频率需求结合每次同步的数据量来选择同步方式，ETL（抽取-转化-加载）和ESB（企业服务总线）分别适用于不同场景。ETL本身也有多种具体的技术手段来实现各种情况下的同步，如Hotplug、全表对比、时间戳等。在这里，将根据不同的数据类别和数据使用频度和需求频度等情况，制定出相应的数据同步的机制，采用实时数据整合和批量数据整合两种方式进行数据的整合。 ●数据清洗规则确定在进行数据整合过程中，由于不同系统中可能重复出现的数据，以及数据本身的缺失和错误等问题，为了避免由于不同系统中相同数据由于编码规则、格式之间的差异，在清洗过程中需要制定统一的数据清洗规则，对数据进行清洗和转换，确保数据管理平台中的数据能够保持一致性。同时，在数据清洗的过程中，需要对采集数据的质量以及清洗后数据的质量进行检测。其中，在数据采集过程中，对采集的数据进行整合，确保采集的数据都能满足质量要求，能够通过正确的清洗和转换；对于转换完成的数据，通过再次的检测，保证转换数据的一致性和正确性，从而确保数据的准确行和权威性。 1.3 数据管控数据管控就是对于进行整合后的数据进行相关的管控，使其能够满足交易中心管理对于

经典常用质量控制方法

经典常用质量控制方法一、质量管理方法（QC的七大手法） 1)检查表; 2)分层法 ; 3)散布图; 4)排列图; 5)直方图 ; 6)因果图; 7)控制图; 1. 查检表以简单的数据或容易了解的方式，作成图形或表格，只要记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查用。 2. 柏拉图根据所搜集之数据，以不良原因、不良状况、不良发生或客户抱怨的种类、安全事故等，项目别加以分类，找出比率最大的项目或原因并按照大小顺序排列，再加上累积值的图形。用以判断问题症结之所。 3. 特性要因图一个问题的特性（结果）受一些要因（原因）的影响时，将这些要因加以整理，而成为有相互关系而且有条且有系统的图形。其主要目的在阐明因果关系，亦称『因果图』，因其形状与鱼骨图相似故又常被称作『鱼骨图』。 4. 散布图

把互相有关连的对应数据，在方格上以纵轴表示结果，以横轴表示原因，然后用点表示分布形态，根据分析的形态未研判对应数据之间的相互关系。 5. 管制图一种用於调查制造程序是否在稳定状态下，或者维持制造程序在稳定状态下所用的图。管制纵轴表产品品质特性，以制程变化数据为分度；横轴代表产品的群体号码、制造曰期，依照时间顺序将点画在图上，再与管制界限比较，以判别产品品质是否安定的一种图形。 6. 直方图将搜集的数据特性值或结果值，在一定的范围横轴上加以区分成几个相等区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形画出的图形。因此也叫柱形图。 7. 层别法针对部门别、人别、工作方法别、设备、地点等所搜集的数据，按照它们共同特徵加以分类、统计的一种分析方法区别: 1.QA偏重于质量管理体系的建立和维护，客户和认证机构质量体系审核工作，质量培训工作等；QC主要集中在质量检验和控制方面。 QA的工作涉及公司的全局，各个相关职能，覆盖面比较宽广，而QC主要集中在产品质量检查方面，只是质量工作的其中一个方面。 2.ＱＡ并不是立法机构立法机构应该是Ｒ＆Ｄ，或工艺工程部门ＱＡ主要是保证生产过程受控或保证产品合格，着重于维护，而ＱＣ一般是实际质量控制，如检验，抽检，确认，很多公司只有质量部只包括ＱＡ的职责，把ＱＣ的工作放入生产部门二、过程质量管理方法（一）、原材料检验原进厂检验包括三个方面：

原材料质量控制

建筑工程主要原材料质量控制及施工试验质量控制建筑工程由于涉及人民群众的生命财产安全，国家法律、法规对其原材料及施工质量控制做出了有别于一般商品的专门规定，为了便于施工、监理、业主掌握有关规定，在此将分散于各技术标准文件中的主要原材料及施工试验质量控制合格判定进行分类归纳，以供各方参照。一、主要原材料质量控制：建筑工程所用的原材料，在进入施工现场（以下简称进场）使用前除应由供应商提交相关的合格证、出厂检验报告外，还应按工程设计要求、合同约定、施工技术规范标准对规定的品种、参数，按一定的规则抽样检验，称为进场检验。 1、钢筋：钢筋进场检验以同牌号、同规格、同一出厂检验合格证不超过60t为一批，抽检屈服强度、抗拉强度、冷拉伸长率、弯曲性能四项指标；对有一、二级抗震设防要求的框架结构，其纵向受力钢筋检验所得的强度实测值尚应符合下列规定： 1）抗拉强度实测值与屈服强度实测值的比值不应小于1.25； 2）屈服强度实测值与屈服强度标准值的比值不应大于1.30。进场检验某一检验结果不符合标准要求时，则应根据不同种类钢筋的抽样方法从同批钢材中再取双倍数量的试件重做该项目的检验，如仍不合格，则该批钢筋必须在监理见证下退货，并将相应记录归档备查。加倍取样复验合格的，属合格材料。 2、水泥：进场检验以同一生产厂家、同一强度等级，同一品种，同一批号且连续进场的水泥，袋装水泥不超过200t为一批，散装水泥不超过500t为一批，抽检强度、凝结时间和安定性等指标。当水泥初凝时间或安定性指标不符合有关标准时为废品，应在监理见证下退货，并将相应记录归档备查；终凝时间、细度不符合标准规定或强度低于商品强度等级规定的指标时为不合格品，不合格品应按有关规定处理。二、施工试验质量控制： 1、结构混凝土强度试件 1）标准养护试件试件应在混凝土的浇筑地点随机抽取。取样的基本原则是：每一个工作班，每拌制100盘且不超过100m3的同配合比的混凝土，取样不得少于一次；当一次连续浇注超过1000m3时，同一配合比的混凝土每200m3取样不得少于一次；每一楼层、同一配合比的混凝土，取样不得少于一次。特殊部位、品种取样从其特殊规定。标养试件脱模后应在相对湿度＞95%，温度（20±2）℃的条件下标准养护至28天龄期进行试验，一组三块试件，其强度代表值按下列规定确定： a、取三个试件测值的算术平均值作该组试件的强度代表值； b、三个测值中的最大值或最小值中如有一个与中间值的差值超过中间值的15%时，取中间值作为该组试件的强度代表值； c、如最大值和最小值与中间值的差值均超过中间值的15%，则该组试件的试验结果无效，无代表值，不参与验收批评定。结构构件的标养混凝土强度合格与否，应按现行国家标准《混凝土强度检验评定标准》GBJ107-87的规定，分批检验评定。一个验收批的混凝土应由强度等级相同、龄期相同以及生产工艺条件和配合比基本相同的混凝土组成。

数据质量管理规范-new-v0.1

数据质量管理规范

1 范围本标准规定了国网数据质量管理内容、管理机制和工作流程。本标准适用于国网项目整个生命周期的数据质量管理，非项目可参照使用。 2 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。 2.1数据质量data quality 客观反映业务数据固有特性的程度。注：“固有的”(其反义是“赋予的”)就是指在某事或某物中本来就有的，尤其是永久的特性。 2.2数据质量管理data quality management 对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、监控、预警、处理等一系列管理活动，并通过改善和提高管理水平使得数据质量获得进一步提高。 2.3技术评估technology assessment 科技主管部门对已审批的业务需求，组织相关部门和人员进行技

术可行性评估，并作出评估结论的活动。 2.4数据质量监控data quality control 获取业务各环节的数据质量信息，结合有关检查规则和采集规则，对数据质量情况进行诊断，并及时向数据质量管理实施部门报告的活动。 2.5数据质量评估data quality assessment 由数据质量管理实施部门根据需要发起，得到评估结果并作为依据评估指标和评估方法进行评价，数据质量改进的参考和依据。2.6数据质量报告data quality report 对数据质量日常监控以及质量评估等过程累积的各种信息进行汇总、梳理、统计和分析，形成统计报告的过程。 2.7数据质量知识data quality knowledge 在数据质量管理活动中获取的有关数据质量问题处理的经验和成果。

主要材料质量控制

主要材料质量控制 3.6.1材料质量控制采购方针：计划合理，三比一算（比质量、比价格、比运距，算成本），优选厂家，高质价廉，供货及时。 3.6.2采购程序采购人员在采购时要“三比一算”综合考虑价格、交货期、质保能力，在合格分供方名单中选定最合适的分供方采购。材料员根据预算人员提供的材料采购计划与合格分供方签订合同，注明名称、型号、规格、质量要求、供货期限、运输方式、违约条款等，并最终经项目经理签字批准。对主要材料由设计单位、建设单位、监理单位、施工单位共同选定样品，并进行封样，并设置专门的样品陈列间摆设各种样品，采购时严格执行按样订货制，确保货样一致。 3.6.3材料、构配件的检验预算人员根据图纸及其他有关资料编制结构及装修阶段施工预算，提出定额消耗材料要料计划表，施工员根据有关资料（含变更资料）编制人工、周转工具及其他单位工程材料要料计划表，交项目材料员。材料部门根据要料计划，编制采购计划，列出材料名称、品种、规格、数量、供应日期，有特殊要求的需写明，并报项目经理和技术负责人审批签字后，由采购员实施。水泥、沥青砼进场时由甲方或监理及施工单位材料员、鉴证员等持证岗位人员进行外观检验（证物要统一），鉴证员按标准取样复试。砂、石、砖、砌块等地材由材料员逐车检验后，试验员取样复试。砼搅拌完成后，试验员按规定检测其塌落度，并相应留取试块。

其他材料应每批验证出厂合格证、产品说明书、规格、型号、外观、数量等，需做复试的必须做复试，并做验收记录。凡标志不清或认为质量有问题的材料，对质量保证资料有怀疑或与合同规定不符的一般材料，需要进行追踪检验以控制和保证其质量的材料等，均应进行抽检。对于进口的材料设备和关键施工部位所用的材料，则应进行全部检验。凡经检验不合格的材料一律不得在工程中使用。凡进场验收都必须作好验收签证记录，相关人员必须签字结论。 3.7主要机械设备的质量控制本着因工程制宜，按照技术上先进、经济上合理、生产上适用、性能上可靠、使用上安全、操作上方便和维修上简易的原则，进行主要机械设备的选型。合理使用机械设备，正确进行操作，贯彻“人机固定”原则，实行定机、定人、定岗位责任的“三定”制度，操作人员必须认真执行各项规章制度，严格遵守操作规程，防止出现安全质量事故，尤其是预防非正常损坏，要以“五好”标准予以检查控制即：完成任务好：做到高效、优质、低耗和服务好。技术状况好：做到机械设备经常处于完好状态，工作性能达到规范要求，机容整洁和随机工具部件及附属装置等完整齐全。使用好：认真执行以岗位责任制为主的各项制度，做到合理使用，正确操作和原始记录齐全准确。保养好：认真执行保养规程，做到精心养护，随时搞好清洁、润滑、调整、紧固、防腐。

质量控制方法

质量控制方法质量控制方法是保证产品质量并使产品质量不断提高的一种质量管理方法。它通过研究、分析产品质量数据的分布，揭示质量差异的规律，找出影响质量差异的原因，采取技术组织措施，消除或控制产生次品或不合格品的因素，使产品在生产的全过程中每一个环节都能正常的、理想的进行，最终使产品能够达到人们需要所具备的自然属性和特性，即产品的适用性、可靠性及经济性。特点与作用本法是由美国贝尔电话研究所休哈特在1924年首先提出，后于1931年由他与同一研究所的道奇和罗米格两人一起研究进一步发展，成为创始人。它有3个特点：一是运用数量统计方法；二是着重于对生产全过程中的质量控制；三是广泛运用各种质量数据图。本法的主要作用是：可以使设计、制造和检验3方面的人员在质量管理中得到协调和配合；可以使质量管理从单纯的事后检验发展成为对生产全过程中产品质量的控制；可以观察记录在管理图上的数据，及时分析生产过程中的质量问题，以便迅速采取措施，消除造成质量问题的隐患，使生产处于稳定状态。步骤运用本方法控制产品质量的全过程分为以下3个步骤：

(1)订立质量标准。这是进行质量控制的首要条件。质量标准，一般分为质量基础标准、成品质量标准、工艺质量标准、工艺装备质量标准、零部件质量标准、原材料和毛坯质量标准6类。 (2)收集质量数据。这是进行质量控制的基础。任何质量都表现为一定的数量，同时任何质量的特性、差异性都必须用数据来说明。进行质量控制离不开数据，质量的数据分两大类，即计量数据和计件数据。计量数据是可以连续取值的，或者可以用测量工具具体测量出来，通常可以获得在小数点以下的数值数据；计件数据则是不能连续取值的，或者即使用测量工具也得不到小数点以下的数据，而只能得到0一、1一、2一、3一、4……的自然数的数据。 (3)运用质量图表进行质量控制。这是控制生产过程中产品质量变化的有效手段。控制质量的图表有以下几种，即：分层图表法、排列图法、因果分析图法、散布图法、直方图法、控制图法，以及关系图法、KJ图法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法。PDPC 法、网络图法。这些图表，在控制产品质量的过程中相互交错，应灵活运用。控制方法 1．分层法分层法又名层别法，是将不同类型的数据按照同一性质或同一条件进行分类，从而找出其内在的统计规律的统计方法。常用分类

数据质量控制

数据质量控制数据处理与质量控制是科技统计调查中一项非常重要和关键的工作，只有做好这项工作，统计数据的真实性和准确性才有保证，各级科技主管部门必须高度重视并实施好这项工作，不能流于形式。本质量控制方案适用于科技机构年报和国家科技计划项目调查一、组织分工科技部统一制定科技统计调查的数据处理和质量控制方案，统一下发计算机数据处理程序；组织和指导省级科技主管部门进行数据处理和质量控制工作，并对省级科技主管部门上报的数据进行审核验收；及时掌握和了解各地区的工作情况，对数据处理和质量控制工作中出现的共性问题给出统一的解决办法。省、地（市）科技主管部门必须按照科技部制定的方案和下发的程序，对数据的质量进行控制，对辖区内的数据进行审核验收，并将经过审核验收的数据报上一级主管部门。在工作中如发现问题应及时向上一级反映。二、数据处理与质量控制程序数据处理与质量控制程序主要包括调查表回收、调查表人工审核、数据录入、计算机平衡关系检查、数据采集情况与对比检查、异常数据人工审核、数据转换（只针对科技机构年报）、汇总数据评估检查（只针对科技机构年报）、生成数据集几个环节。各级科技主管部门应严格按照相应的程序进行操作，不漏过每一个环节。不论在数据处理与质量控制的哪一个环节发现数据存在问题，都应认真对待，对有疑问的数据应向填报单位查询，对确有错误的数据应予以更正，对不合格的调查表要重新组织填报。

三、各环节的工作内容和要点 1.调查表回收在规定的时间内催收调查表，使应收调查表的回收率达到100%。若调查表未能回收，但有正当理由并作出说明，视同回收。对于在基层单位进行数据录入的情况，纸介质调查表应与电子版数据一并回收。 2.调查表人工审核人工审核主要是依据审核人员的经验和填报单位的性质、特点等各种定性和定量的信息，对调查表上填报的数据进行审查。人工审核借助于经验判断，注重从数据的真实性、指标概念和统计口径把握的角度对数据的准确性进行检查，可

原材料质量控制措施

原材料质量控制措施一、凡用于本项目的所有原材料，不论在采购、运输、存储、加工、使用过程中有多少管理环节，施工单位都必须严格按规范及监理工程师所要求的频率和方法进行检测，按施工监理程序逐级报验，承包人最终对原材料负全部质量责任。二、本项目实行材料准入制度，按如下采购工作程序： 1、承包人首先进行市场调查，择优选用社会信誉好、质量稳定的生产厂家。对生产厂家主要调查企业的性质、经营状况、生产工艺、生产规模、产品质量保证体系、企业诚信度等。经过调查、比选，初步确定厂家范围。 2、承包人对初步确定厂家的产品取样试验，进行比选，每种产品确定不少于三家供货厂家。 3、承包人将每种产品确定不少于三家供货厂家的有关资料，书面向总监办申报。有关资料包括：生产厂家名称、企业的性质、经营状况、生产工艺、生产规模、产品质量保证体系、质量等级、企业诚信度、产品品牌、取样试验结果等。 4、总监办根据承包人提供的供货厂家范围，由总监办与监管处进行联合考察，抽样试验，进行比选，总监办将比选结果及许可意见通知承包人。 5、承包人根据总监办的比选结果及许可意见签订采购合同。 6、采购合同签订后经驻地办审核向总监办申报，总监办许可后备案，报业主工程科备查。

三、原材料必须符合规范及合同文件的要求，凡规范及合同文件未涉及而本项目需要使用的原材料，应符合有关行业标准的规定并经监理工程师批准。四、各类原材料在采购、运输、存储、加工、搬运和使用过程中，要保证其质量不受损坏。原材料存储要建立入库、出库台帐，做到帐物相符。入库、出库、试验、加工、使用记录台帐一一对应，保证原材料使用过程的每个环节溯源。五、原材料采用进场流转单制度。由物资部门委托试验室对进场材料进行检验，合格后下发进场材料流转单并上报监理工程师抽检。

银行监管统计数据质量管理良好标准(试行)

附件一：银行监管统计数据质量管理良好标准（试行）本标准适用范围为根据《银行业监管统计管理暂行办法》(2004年第6号主席令)开展监管统计工作的全部银行业金融机构（下文简称“银行”）。标准的总体框架包含5方面要素，分别为：组织机构及人员，制度建设，系统保障和数据标准，数据质量的监控、检查与评价，数据的报送、应用和存储。5方面要素下共有15项原则，每项原则下有若干具体标准，共61条标准。（一）组织机构及人员原则1 组织领导银行董事会和高级管理层高度重视并积极推动本行数据质量管理和监管统计工作，明确政策和目标，建立机制和流程，落实各环节责任。具体标准： 1.1银行董事会制定明确的政策，将本行数据质量管理纳入内控合规体系和战略规划之中，并定期对其有效性和执行情况进行评估。 1.2银行高级管理层确立数据质量管理的目标，建立机制和流程，明确职权和责任，定期对本行数据质量管理水平进行评估，

并有效落实数据质量问责制。 1.3银行法定代表人或主要负责人对本行监管统计数据的真实性负责，亲自或委派领导班子成员（以下简称“主管领导”）组织领导监管统计工作，对制度性变革等重大监管统计事项能够及时研究部署，在资源调配方面予以充分支持和保障。原则2 归口管理银行对监管统计工作实行统一管理、分级负责的管理体制，确定归口管理部门组织管理本机构的监管统计工作。具体标准： 2.1银行总行确定监管统计归口管理部门，授权其负责全行监管统计领导、组织、协调和管理工作。 2.2总行归口管理部门根据授权负责制定全行监管统计工作制度和流程，提出监管统计数据质量管理措施，协调和督促其他相关业务部门，共同做好监管统计工作，定期检查并发现监管统计数据质量存在的问题，提出合理化建议，向主管领导报告。 2.3银行各级分支机构确定相应的归口管理部门，负责本级机构监管统计工作，在总行归口管理部门统一领导下，有效履行监管统计相关职责。原则3 岗位设置银行在监管统计归口管理部门和其他相关业务部门设立相应的监管统计岗位，岗位职责明确，并配备能满足岗位履职所需的资源。具体标准：